Assessing the psychological predictors of benefit finding in patients with head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some individuals are able to gain psychological benefits from illness and adversity, such as a greater sense of purpose and closer relationships, termed 'benefit finding' (BF). The main aim of this study was to explore the extent to which BF is reported in patients with head and neck cancer (HNC). Secondary aims were to establish the relationships between BF, other patient-reported outcomes and predictive factors such as coping strategy and level of optimism. METHODS: This repeat measures study was conducted with 103 newly diagnosed patients with HNC. Self-completion questionnaires were used to assess BF pre-treatment and 6 months after treatment and pre-treatment coping, optimism, quality of life, anxiety and depression. Sixty-eight patients (66%) completed follow-ups. RESULTS: Moderate to high levels of BF were reported. Anxiety, depression and quality of life were not related to BF. Regression models of BF total score and three new factor analysed BF scales indicated that use of emotional support and active coping strategies were predictive of finding more positive consequences. Optimism, living with a partner and higher educational attainment were also found to have a protective effect. The amount of variance in BF explained by these five pre-treatment factors ranged from 32 to 46%. CONCLUSIONS: These findings demonstrate that both dispositional and potentially modifiable factors, in particular optimism and coping strategies, were associated with patients identifying positive consequences of a diagnosis of HNC. To maximise patient's longer-term resilience and adaptation, components of BF, either directly or via coping strategies, could be targeted for intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».